Machine learning books and papers

Ir al canal en Telegram

Admin: @Raminmousa ID: @Machine_learn link: https://t.me/Machine_learn

📈 Análisis del canal de Telegram Machine learning books and papers

El canal Machine learning books and papers (@machine_learn) en el segmento lingüístico de Inglés es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 24 522 suscriptores, ocupando la posición 8 070 en la categoría Educación y el puesto 13 771 en la región Irán.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 24 522 suscriptores.

Según los últimos datos del 22 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -150, y en las últimas 24 horas de -5, conservando un alto alcance.

Estado de verificación: No verificado
Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.45%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 1.90% de reacciones respecto al total de suscriptores.
Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 829 visualizaciones. En el primer día suele acumular 465 visualizaciones.
Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 3.
Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como disorder, psy, مقاله, framework, graph.

📝 Descripción y política de contenido

El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Admin: @Raminmousa ID: @Machine_learn link: https://t.me/Machine_learn”

Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 23 junio, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Educación.

24 522

Suscriptores

-524 horas

-417 días

-15030 días

1 829

Visitas de la publicación

~ 46524 horas

~ 57948 horas

7.45%

Tasa de compromiso

Sin datos

Mensajes por día

Ads index

beta

Archivo de publicaciones

24 522

Repost from Papers

با عرض سلام دو موضوع رو می خواهیم به صورت گروهی ادامه بدیم. - survey on GAN methods for time series data generation - survey on highlights the advantages of foundation in new learning methods for time series data این دو مقاله به صورت جلسه ای برگزار میشه و هر هفته ۱.۵ ساعت تدریس رو خواهم داشت برای کسانی که می خوان شرکت کنند. هر مقاله ۶ نفر خواهد داشت و هزینه هر نفر ۲۰۰$ خواهد بود. دوستانی که اولین مقالشون و یا میخوان داخل این مقالات شرکت کنند به ایدی بنده مراجعه کنند. @Raminmousa @Machine_learn @Paper4money

24 522

LINEAR ALGEBRA Jim Hefferon Fourth edition 📚 Read @Machine_learn

24 522

Article Title: s3: You Don't Need That Much Data to Train a Search Agent via RL PDF Download Link: https://arxiv.org/pdf/2505.14146v1.pdf GitHub: • https://github.com/pat-jj/s3 Datasets: • Natural Questions • TriviaQA • HotpotQA • MedQA • PubMedQA ================================== @Machine_learn

24 522

Good papers Solving Video Inverse Problems Using Image Diffusion Models Deep Random Features for Scalable Interpolation of Spatiotemporal Data Century: A Framework and Dataset for Evaluating Ethical Contextualisation of Sensitive Images No Training, No Problem: Rethinking Classifier-Free Guidance for Diffusion Models Rare-to-Frequent: Unlocking Compositional Generation Power of Diffusion Models on Rare Concepts with LLM Guidance How much is a noisy image worth? Data Scaling Laws for Ambient Diffusion A Decade’s Battle on Dataset Bias: Are We There Yet? HD-Painter: High-Resolution and Prompt-Faithful Text-Guided Image Inpainting with Diffusion Models @Machine_learn

24 522

Forecasting: Principles and Practice 📚 Book @Machine_learn

24 522

Article Title: Uncertainty Quantification for Language Models: A Suite of Black-Box, White-Box, LLM Judge, and Ensemble Scorers PDF Download Link: https://arxiv.org/pdf/2504.19254v2.pdf GitHub: • https://github.com/cvs-health/uqlm Datasets: • GSM8K • SVAMP • PopQA @Machine_learn

24 522

Repost from Machine learning books and papers

با عرض سلام تخفیف ۵۰٪ دو پکیچ یادگیری ماشین و یادگیری عمیق که شامل ۳۶ پروژه عملی در بحث پردازش تصویر و پردازش متن می باشند رو در نظر گرفتیم. دوستانی که نیاز به این دو پک دارند می تونن به بنده پیام بدن. ۱ ماه مشاوره ریکان راجع به این پروژه ها هم خواهیم داشت. @Raminmousa

24 522

Repost from Github LLMs

Owen 3 release 📖 Blog @LLM_learning

24 522

Repost from Papers

با عرض سلام برای یکی از کارهامون در Transfer learning based مدل ها و طبقه بندی تصاویر پزشکی نیازمند co-author هستیم . جهت هماهنگی با ایدی بنده در ارتباط باشین @Raminmousa

24 522

COUNTING THE NUMBER OF Zp-AND Fp[t]-FIXED POINTS OF A DISCRETE DYNAMICAL SYSTEM WITH APPLICATIONS FROM ARITHMETIC STATISTICS 📚 Read @Machine_learn

24 522

A Tutorial on Meta-Reinforcement Learning 📚 Read @Machine_learn

24 522

MuLoCo: Muon is a practical inner optimizer for DiLoCo 📚 Read @Machine_learn

24 522

System Card: Claude Opus 4 & Claude Sonnet 4 📚 Book @Machine_learn

24 522

TabSTAR: A Foundation Tabular Model With Semantically Target-Aware Representations 📚 Paper @Machine_learn

24 522

Repost from N/a

با عرض سلام براي ٣ مقاله در مرحله سابميت مي تونيم سايت بزنيم. Image classification NLP Stock market @Raminmousa @Machine_learn https://t.me/papercite

24 522

Repost from N/a

با عرض سلام براي ٣ مقاله در مرحله سابميت مي تونيم سابت بزنيم. Image classification NLP Stock market @Raminmousa @Machine_learn https://t.me/papercite

24 522

EgoDex: Learning Dexterous Manipulation from Large-Scale Egocentric Video 📚 Paper @Machine_learn

24 522

فقط نفر سوم از اين مقاله باقي مونده ....!

24 522

THE WAY OF CODE The Timeless Art of Vibe Coding 📚 link @Machine_learn